論文の概要: Acoustic-Linguistic Features for Modeling Neurological Task Score in Alzheimer's

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06085v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 15:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 13:10:24.619306
• Title: Acoustic-Linguistic Features for Modeling Neurological Task Score in Alzheimer's
• Title（参考訳）: アルツハイマー病における神経タスクスコアのモデル化のための音響言語学的特徴
• Authors: Saurav K. Aryal, Howard Prioleau, Legand Burge
• Abstract要約: 自然言語処理と機械学習はアルツハイマー病を確実に検出するための有望な技術を提供する。 我々は,10種類の線形回帰モデルの性能を比較し,比較した。 与えられたタスクに対して,手作りの言語的特徴は音響的特徴や学習的特徴よりも重要であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.290382979353427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The average life expectancy is increasing globally due to advancements in medical technology, preventive health care, and a growing emphasis on gerontological health. Therefore, developing technologies that detect and track aging-associated disease in cognitive function among older adult populations is imperative. In particular, research related to automatic detection and evaluation of Alzheimer's disease (AD) is critical given the disease's prevalence and the cost of current methods. As AD impacts the acoustics of speech and vocabulary, natural language processing and machine learning provide promising techniques for reliably detecting AD. We compare and contrast the performance of ten linear regression models for predicting Mini-Mental Status Exam scores on the ADReSS challenge dataset. We extracted 13000+ handcrafted and learned features that capture linguistic and acoustic phenomena. Using a subset of 54 top features selected by two methods: (1) recursive elimination and (2) correlation scores, we outperform a state-of-the-art baseline for the same task. Upon scoring and evaluating the statistical significance of each of the selected subset of features for each model, we find that, for the given task, handcrafted linguistic features are more significant than acoustic and learned features.
• Abstract（参考訳）: 平均寿命は、医療技術の進歩、予防医療、老年医学への重点化などにより、世界中で増加している。 そのため,高齢者の認知機能における加齢関連疾患の検出・追跡技術の開発が不可欠である。 特に、アルツハイマー病(ad)の自動検出および評価に関する研究は、この疾患の有病率と現在の方法の費用を考えると極めて重要である。 ADは音声や語彙の音響に影響を与えるため、自然言語処理と機械学習はADを確実に検出するための有望な技術を提供する。 adressチャレンジデータセットにおけるミニメンタル状態試験スコアの予測のための10の線形回帰モデルの性能の比較と対比を行った。 言語・音響現象を捉えた13,000以上の手作り・学習特徴を抽出した。 1)再帰的除去と(2)相関スコアの2つの方法により選択された54の上位特徴のサブセットを用いて、同じタスクに対して最先端のベースラインを上回ります。 モデル毎に選択された各特徴量の統計的意義を評価・評価すると, 与えられたタスクに対して手作り言語的特徴は, 音響的特徴や学習的特徴よりも有意であることがわかった。

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